Modeling by artificial neural networks of the performance indicators of the operation of a downdraft thermochemical gasifier

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dc.creator Gutierrez Gualotuña, Eduardo Roberto
dc.creator Almeida Mera, Juan Carlos
dc.creator Arzola Ruiz, José
dc.creator Gutierrez Gualotuña, Eduardo Roberto
dc.creator Almeida Mera, Juan Carlos
dc.creator Arzola Ruiz, José
dc.date 2019-01-04
dc.date 2019-01-04
dc.identifier http://revistas.unasam.edu.pe/index.php/Aporte_Santiaguino/article/view/576
dc.identifier 10.32911/as.2018.v11.n2.576
dc.identifier https://doi.org/10.32911/as.2018.v11.n2.576
dc.identifier.uri http://revistas.unasam.edu.pe/index.php/Aporte_Santiaguino/article/view/576
dc.description The research results are presented by the authors in the modeling of performance indicators of the operation of biomass gasification installations using artificial neural networks, starting by the classification of the information derived from the systemic analysis of its operation. A bibliographical study of previous related researches was developed. A 3N experimental plan with 3 replicas is made in order to generate four models according to their own performance indicators using neural networks. The quality indicators of the neural networks are compared with those obtained by nonlineal regression models. As biomass the Oryza sativa is used en-US
dc.description En el trabajo se presentan resultados investigativos obtenidos por los autores en el modelado de indicadores de desempeño de la operación de instalaciones de gasificación de la biomasa con ayuda de redes neuronales artificiales, a partir de la clasificación de la información derivada del análisis sistémico de su operación. Se realizó el estudio bibliográfico de los trabajos de investigaciones previos relacionados. A partir de un plan experimental 3N con tres réplicas se elaboran, utilizando las técnicas de las redes neuronales, cuatro modelos correspondientes a respectivos indicadores de desempeño, los que se comparan con los obtenidos por modelos de regresión no lineal. Como biomasa se utiliza el Oryza sativa. es-ES
dc.format application/pdf
dc.format text/html
dc.format application/pdf
dc.format text/html
dc.language spa
dc.language spa
dc.publisher Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo es-ES
dc.relation http://revistas.unasam.edu.pe/index.php/Aporte_Santiaguino/article/view/576/683
dc.relation http://revistas.unasam.edu.pe/index.php/Aporte_Santiaguino/article/view/576/714
dc.relation 10.32911/as.2018.v11.n2.576.g683
dc.rights Derechos de autor 2019 Eduardo Roberto Gutierrez Gualotuña, Juan Carlos Almeida Mera, José Arzola Ruiz es-ES
dc.rights https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.es es-ES
dc.source 2616-9541
dc.source 2070-836X
dc.source Aporte Santiaguino; Vol. 11, Núm. 2 (2018): Julio-Diciembre; pág. 211-224 es-ES
dc.subject Operación de procesos tecnológicos es-ES
dc.subject análisis de sistemas es-ES
dc.subject fuentes de energía renovable es-ES
dc.subject redes neuronales artificiales es-ES
dc.title Modeling by artificial neural networks of the performance indicators of the operation of a downdraft thermochemical gasifier en-US
dc.title Modelado por redes neuronales artificiales de los indicadores de desempeño de operación en instalaciones de gasificación termoquímica downdraft es-ES
dc.type info:eu-repo/semantics/article
dc.type info:eu-repo/semantics/publishedVersion


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